| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| NOTATIONS | 第6-9页 |
| 1 INTRODUCTION | 第9-15页 |
| 1.1 Motivation and state of art clinical applications | 第9-12页 |
| 1.2. Three-Dimensional Data Visualization and Interaction | 第12-13页 |
| 1.3 Difficulties of US imaging of metallic straight surgical tools | 第13页 |
| 1.4 Objectives | 第13-14页 |
| 1.5 Design specifications and achievements | 第14-15页 |
| 2 STATE OF ART SURGICAL TOOL LOCALISATION ALGORITHMS .7 | 第15-22页 |
| 2.1 Principal component analysis methods | 第15-16页 |
| 2.2 Hough transform | 第16-17页 |
| 2.3 Standard Hough transform | 第17-18页 |
| 2.4 The 3D Hough transform method | 第18-19页 |
| 2.5 Randomized Hough transform | 第19-21页 |
| 2.6 3D Quick Randomized Hough Transform | 第21-22页 |
| 3 PARALLEL INTEGRAL PROJECTION METHOD | 第22-36页 |
| 3.1 Mathematical Definition | 第22-24页 |
| 3.2 Modifying the Parallel Integral Projection | 第24-25页 |
| 3.3 Euler’s theorem Proof | 第25-28页 |
| 3.4 Implementation of the MPIP algorithm | 第28-34页 |
| 3.5 Tool axis localization | 第34页 |
| 3.6 Tool axis localization accuracy | 第34-35页 |
| 3.7 Maximization Problem formulation | 第35-36页 |
| 4 SOLVING THE SIMULATION-BASED NON SMOOTH FUNCTION OPTIMIZATION PROBLEM | 第36-58页 |
| 4.1 Exhaustive search method | 第37-38页 |
| 4.2 Hierarchical Mesh-Grid search MPIP algorithm | 第38-43页 |
| 4.3 Multi-Resolution Hierarchical mesh grid algorithm | 第43-44页 |
| 4.4 Evolutionary Genetic MPIP Algorithm | 第44-48页 |
| 4.5 Direct pattern search algorithms | 第48-58页 |
| 5 EFFECTS OF FACTORS OF INFLUENCE ON THE LOCALISATION ACCURACY | 第58-60页 |
| 5.1 Angular orientation and position | 第58页 |
| 5.2 Speckle noise | 第58-60页 |
| 6 EXPERIMENTS WITH 3D IMAGE DATA | 第60-64页 |
| 6.1 Simulation of numerical phantoms using field II | 第60-61页 |
| 6.2 Experiments with numerical phantoms | 第61-62页 |
| 6.3 DISCUSSION | 第62-63页 |
| 6.4 CONCLUSION | 第63-64页 |
| ACKNOWLEDGEMENT | 第64-65页 |
| BIBLIOGRAPHY | 第65-68页 |
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